出于我前面的贴子大赞了 Apache Ignite 的基于内存的文件系统和缓存功能，我将总结一下我将总结一下 Ignite 和 Spark 的主要区别。我发现这样的问题被重复提出。这很容易回答，因此不必在网上...

这周，快速发展的Apache Spark社区在纽约聚集，为了庆祝成为当今最受欢迎的开源项目之一。 2009年，Spark项目在UC伯克利的AMPLab启动，在过去的一年半里，Apache Spark迅速流行起来。在2014年...

概述 Spark有几个在计算中调度资源的工具。首先需要记得，正如集群模式概述中描述的那样，每个Spark应用中（SparkContext实例）都运行着一组独立的执行进程。Spark运行在的集群管理器提供了应...

监控Spark应用有很多种方法。 Web接口 每一个SparkContext启动一个web UI用来展示应用相关的一些非常有用的信息，默认在4040端口。这些信息包括： 任务和调度状态的列表 RDD大小和内存使用的...

除了在 Mesos 或 YARN 集群上运行之外, Spark 还提供一个简单的独立部署的模块。你通过手动开始master和workers 来启动一个独立的集群。你也可以利用我们提供的脚本 .它也可以运行这些进程在...

这篇文章简单回顾下Spark如何在集群上运行，以使其中的组件更易理解。 组件 Spark应用在集群上以独立的进程集合运行，在你的主程序（称作驱动程序）中以SparkContext对象来调节。特别的，为了...

Spark提供了三种主要本地设置来配置系统： 环境变量 用来加载Spark的workers，可以在你的驱动程序或theconf/spark-env.shscript中设定。 Java系统属性 控制内部配置参数，可以通过编程方式设...

因为大部分Spark程序都具有“内存计算”的天性，所以集群中的所有资源：CPU、网络带宽或者是内存都有可能成为Spark程序的瓶颈。通常情况下，如果数据完全加载到内存那么网络带宽就会成为瓶颈...